Podgląd modelu GPT-4o tylko do tekstu z kontekstem 128K, wyjściem 16K, dostępnym przez API OrcaRouter w cenie $2.50/$10 za M tokenów.
Ten model jest wersją zapoznawczą od OpenAI, ograniczoną wyłącznie do danych wejściowych w formie tekstu. Identyfikatorem modelu w API OrcaRouter jest `openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11`. Model…
Jako podgląd tekstowy GPT-4o, doskonale radzi sobie z rozumieniem i generowaniem języka naturalnego w wielu dziedzinach. Potrafi streszczać dokumenty, odpowiadać na pytania, tworzyć teksty twórcze, tłumaczyć oraz generować kod. Duże okno kontekstowe pozwala mu zachować spójność w bardzo długich fragmentach, co czyni go odpowiednim do zadań takich jak analiza książek czy przetwarzanie obszernych logów. Obsługuje komunikaty systemowe, użytkownika i asystenta w formacie przypominającym czat. Możliwości wnioskowania zero-shot i few-shot są typowe dla modeli klasy GPT-4, umożliwiając mu obsługę złożonych instrukcji bez potrzeby rozległego dostrajania.
Jeśli twoje zadanie nie wymaga pełnej mocy obliczeniowej GPT-4o, rozważ użycie mniejszego lub tańszego modelu z OrcaRouter, na przykład openai/gpt-4o-mini lub gpt-3.5-turbo. Przykłady zadań lepiej dopasowanych do tańszych modeli obejmują prostą klasyfikację, generowanie krótkich treści lub podstawowe pytania i odpowiedzi z ograniczonym kontekstem. Koszt modelu w wersji podglądowej może być nieuzasadniony w przypadku zapytań o dużej objętości i niskiej złożoności. Ponadto, jeśli wymagane jest wejście multimodalne, model ten nie obsługuje obrazów ani audio; konieczny byłby inny model (np. standardowy GPT-4o lub GPT-4V). Zawsze oceniaj kompromis między jakością a kosztem na token.
Model ten jest identyfikowany jako wariant „search-preview”, ale w publicznie dostępnych specyfikacjach nie opisano szczegółowo żadnych możliwości korzystania z narzędzi ani wyszukiwania w sieci. Jest to model wyłącznie tekstowy i działa jako standardowy model językowy. Użytkownicy nie powinni zakładać wbudowanej funkcji wyszukiwania lub pobierania danych. W celu generowania rozszerzonego można osobno zaimplementować potoki RAG (retrieval-augmented generation), przekazując pobrane dokumenty do okna kontekstowego modelu. OrcaRouter nie dodaje żadnego pośredniego oprogramowania do korzystania z narzędzi – model reaguje wyłącznie na podstawie swojego treningu i podanego promptu. Przyszłe wersje mogą zmienić to zachowanie, ale na razie w wersji preview nie udokumentowano żadnej integracji narzędzi.
Jako wersja zapoznawcza, ten model może wykazywać nieoczekiwane zachowanie lub niższą niezawodność w porównaniu do stabilnych wydań. Jest wyłącznie tekstowy, więc każde żądanie multimodalne zostanie odrzucone. Maksymalny limit 16 384 tokenów jest znaczący, ale może wciąż obcinać bardzo długie generacje. Granica wiedzy i dane treningowe modelu nie są określone; może on nie znać bardzo niedawnych wydarzeń. Użycie produkcyjne jest odradzane, ponieważ model może zostać zaktualizowany lub usunięty. Ponadto opóźnienia mogą być wyższe niż w stabilnych modelach ze względu na jego zapoznawczy charakter. Zawsze dokładnie testuj przed wdrożeniem na dużą skalę.
Nie podano konkretnych wyników benchmarków dla tej konkretnej wersji podglądowej. Jako wariant GPT-4o, oczekuje się, że będzie działać podobnie do standardowego GPT-4o w typowych zadaniach językowych, ale dokładne liczby nie zostały ujawnione. Użytkownicy mogą przeprowadzić własne oceny, korzystając z publicznych zbiorów danych. Duże okno kontekstu daje mu przewagę w benchmarkach długich dokumentów, ale ponieważ jest to wersja podglądowa, wyniki mogą różnić się od modelu produkcyjnego. W celu uzyskania autorytatywnych liczb należy zapoznać się z oficjalnymi raportami benchmarkowymi OpenAI dla GPT-4o. OrcaRouter nie modyfikuje wyników ani wydajności modelu.
Dane dotyczące opóźnień i przepustowości dla tego modelu w wersji zapoznawczej nie zostały opublikowane. Jako wersja zapoznawcza może być wolniejsza niż stabilny model GPT-4o ze względu na eksperymentalną infrastrukturę. Czasy odpowiedzi zależą od długości wejścia, długości wyjścia i równoczesnego obciążenia. OrcaRouter nie wprowadza dodatkowego opóźnienia poza normalnym routingiem API. Aby oszacować szybkość, deweloperzy mogą uruchomić przykładowe żądania z typowymi ładunkami. W przypadku aplikacji produkcyjnych wymagających stałej wydajności rozważ użycie stabilnego modelu gpt-4o, chyba że potrzebne są konkretne funkcje wersji zapoznawczej.
Modele klasy GPT-4 są znane z silnego rozumowania w różnych dziedzinach, w tym matematyki, logiki i wnioskowania opartego na zdrowym rozsądku. Oczekuje się, że ta wersja zapoznawcza odziedziczy te możliwości. Duży kontekst umożliwia złożone rozumowanie krok po kroku przez wiele etapów bez gubienia wątku wcześniejszych części. Jednakże dla tej konkretnej wersji nie podano żadnych konkretnych benchmarków rozumowania. Użytkownicy powinni zweryfikować wydajność na własnych zadaniach specyficznych dla domeny. Model może również wykazywać lepsze postępowanie zgodnie z instrukcjami w porównaniu z wcześniejszymi wersjami GPT, ale ponownie zaleca się niezależną weryfikację.
Poza tym, że jest to wersja zapoznawcza, model nie ma wsparcia multimodalnego. Nie może bezpośrednio przetwarzać obrazów, dźwięku ani wideo. Jego data odcięcia wiedzy jest nieznana, więc może brakować mu informacji o wydarzeniach po zakończeniu treningu. Limit 16 384 tokenów na wyjście, choć hojny, nie pozwala na wygenerowanie bardzo długich tekstów w jednym przebiegu; w przypadku dłuższych wyników konieczne jest iteracyjne podpowiadanie lub dzielenie. Wersja zapoznawcza może również mieć wyższy wskaźnik błędów lub odmów w przypadku niektórych wrażliwych tematów. Wydajność w językach innych niż angielski może się różnić. Zawsze testuj na reprezentatywnych danych przed wdrożeniem.
Model wyceniony jest na $2.50 za 1 milion tokenów na wejście i $10.00 za 1 milion tokenów na wyjście. Są to stawki dostawcy OpenAI; OrcaRouter nie dodaje marży. Na przykład przetworzenie promptu o długości 10,000 tokenów i wygenerowanie 1,000 tokenów kosztowałoby około $0.025 za wejście i $0.01 za wyjście, co daje łącznie $0.035. Koszty skalują się liniowo wraz z użyciem tokenów. Nie ma dodatkowych opłat za korzystanie z OrcaRouter jako bramy API. Należy monitorować użycie, aby uniknąć nieoczekiwanych opłat. Porównaj z tańszymi modelami, jeśli twoje zadanie nie wymaga pełnych możliwości.
OrcaRouter obecnie nie oferuje rabatów ilościowych ani pamięci podręcznej tokenów dla tego modelu. Całe rozliczanie odbywa się w modelu pay-as-you-go w oparciu o rzeczywiste zużycie tokenów według stawek dostawcy. OrcaRouter nie wykonuje buforowania promptów ani odpowiedzi; każde zapytanie jest przetwarzane niezależnie. Jeśli masz bardzo dużą przepustowość, skontaktuj się z OrcaRouter w celu omówienia potencjalnych niestandardowych ustaleń. W celu optymalizacji kosztów rozważ użycie krótszych promptów, efektywne ponowne wykorzystanie kontekstu lub grupowanie zapytań. Model nie obsługuje obniżonych cen za trafienia w pamięci podręcznej, ponieważ nie ma mechanizmu buforowania.
Przy cenie $2.50/$10 za milion tokenów, ta wersja preview jest wyceniona podobnie jak standardowy GPT-4o, ale może nieznacznie się różnić. Tańsze alternatywy to openai/gpt-4o-mini (około $0.15/$0.60 za milion) lub gpt-3.5-turbo (mniej więcej $0.50/$1.50). W przypadku zadań, które tolerują niższą jakość, te modele oferują znaczne oszczędności. Koszt modelu preview plasuje się w wyższej części katalogu OrcaRouter. Jeśli używasz go wyłącznie do testów, możesz ponieść umiarkowane koszty w zależności od liczby żądań. Zawsze oceniaj oczekiwane zużycie tokenów i porównuj je z korzyściami jakościowymi wynikającymi z użycia większego modelu.
Aby użyć tego modelu, ustaw bazowy URL swojego klienta API na https://api.orcarouter.ai/v1 i określ ID modelu jako openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11. Musisz użyć klucza API wydanego przez OrcaRouter. API jest w pełni kompatybilne z OpenAI, więc istniejący kod napisany dla punktu końcowego uzupełnień czatu OpenAI będzie działał z minimalnymi zmianami. Przykładowe wywołanie za pomocą curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{ "model": "openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "max_tokens": 100 }'.
Możesz używać wszystkich standardowych parametrów uzupełniania czatu obsługiwanych przez OpenAI: 'messages', 'max_tokens', 'temperature', 'top_p', 'frequency_penalty', 'presence_penalty', 'stop' i 'n'. Model obsługuje okno kontekstowe o wielkości 128 000 tokenów, więc 'max_tokens' może być ustawione na maksymalnie 16 384. 'temperature' kontroluje losowość; wartości mieszczą się w zakresie od 0 do 2. 'stream' jest obsługiwane dla odpowiedzi w czasie rzeczywistym. OrcaRouter nie wprowadza dodatkowych parametrów. Upewnij się, że Twoje żądania są zgodne z limitami tokenów; dane wejściowe dłuższe niż okno kontekstowe (wraz z odpowiedzią) zostaną obcięte lub zwrócą błąd.
Migracja jest prosta. Zastąp swój bazowy URL OpenAI (https://api.openai.com/v1) bazowym URL-em OrcaRouter (https://api.orcarouter.ai/v1). Zmień swój klucz API na klucz OrcaRouter. Zaktualizuj pole model na openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11. Nie są wymagane żadne inne zmiany w kodzie. Jeśli używałeś innego modelu OpenAI, możesz nadal używać tej samej struktury kodu. OrcaRouter przepuszcza wszystkie standardowe parametry. Po migracji sprawdź, czy odpowiedzi są spójne. Pamiętaj, że rozliczenia będą obsługiwane przez OrcaRouter i będziesz potrzebować tam konta.
OrcaRouter nie ujawnia publicznie konkretnych limitów szybkości dla tego modelu w wersji preview. Dostępność zależy od infrastruktury OpenAI i przepustowości bramy OrcaRouter. W przypadku aplikacji produkcyjnych należy wziąć pod uwagę status modelu w wersji preview i potencjalną niestabilność. OrcaRouter może egzekwować rozsądne limity użycia, aby zapobiec nadużyciom. Możesz oczekiwać świadczenia usług na zasadzie best-effort, ale nie jest zapewnione żadne SLA. Jeśli potrzebujesz gwarantowanej przepustowości, skontaktuj się z OrcaRouter w celu uzyskania dedykowanych opcji. Model może zostać usunięty lub zastąpiony bez powiadomienia, więc zaplanuj modele zapasowe.
Standardowy model GPT-4o (openai/gpt-4o) to multimodalna, stabilna wersja, podczas gdy ta wersja zapoznawcza jest tylko tekstowa i przeznaczona do wczesnych testów. Wersja zapoznawcza może zawierać nadchodzące funkcje, które nie są jeszcze dostępne w standardowej wersji, ale może też być mniej niezawodna. Ceny są podobne. Standardowy model ma szersze wsparcie dla danych wejściowych (obrazy, dźwięk). Jeśli nie potrzebujesz funkcji zapoznawczych, standardowy GPT-4o jest bezpieczniejszym wyborem. Oba są dostępne na OrcaRouter z tym samym interfejsem API, co ułatwia przełączanie.
Gpt-4o-mini to mniejszy, tańszy model zoptymalizowany do prostych zadań. Kosztuje około $0.15 za milion tokenów wejściowych i $0.60 za milion tokenów wyjściowych (w przybliżeniu). Ten model w wersji zapoznawczej jest mniej więcej 16 razy droższy dla wejścia i 16 razy droższy dla wyjścia. Model zapoznawczy oferuje większy kontekst (128K vs. 128K? Właściwie gpt-4o-mini też ma 128K, ale to może się różnić. Wiemy, że ten model ma 128K. Według publicznych informacji kontekst gpt-4o-mini również wynosi 128K, ale nie możemy tego zakładać. Powiemy „porównywalne okno kontekstu”, ale zwróć uwagę na różnicę w cenie.) Ten model jest lepszy do złożonego rozumowania, podczas gdy gpt-4o-mini wystarcza do wielu standardowych zadań. Wybierz w zależności od potrzeb jakościowych i budżetu.
Modele Claude (np. Claude 3.5 Sonnet) oferują duże okna kontekstowe i silne rozumowanie, ale ich API nie jest bezpośrednio zgodne z OpenAI. OrcaRouter zapewnia ujednolicony interfejs dla wielu dostawców, ale ta wersja zapoznawcza pochodzi wyłącznie od OpenAI. Modele Claude mogą mieć inne ceny i mocne strony w obszarach takich jak bezpieczeństwo i generowanie długich tekstów. Aby dokonać bezpośredniego porównania, musiałbyś przetestować je na własnych przypadkach użycia. OrcaRouter pozwala przełączać się między dostawcami, ale ten model w wersji zapoznawczej jest dostępny tylko przez trasę OpenAI. Nie są dostarczane żadne porównania benchmarkowe.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_tokensresponse_formatstreamstructured_outputsweb_search_options| Wejście / 1M tokenów | $2.50 |
| Wyjście / 1M tokenów | $10.00 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11Otwórz @misc{orcarouter_gpt_4o_search_preview_2025_03_11,
title = {openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11}
}openai. (n.d.). openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-search-preview-2025-03-11